人脸检测算法

资 源 简 介

人脸检测算法

详 情 说 明

人脸检测是计算机视觉领域的经典问题，主要目标是定位图像或视频中所有人脸的位置和大小。这项技术广泛应用于安防监控、手机解锁、美颜相机等场景。

传统人脸检测算法通常基于特征提取和分类器结合的方式。最具代表性的是Viola-Jones算法，它通过三种技术创新实现了实时检测：1）使用积分图快速计算Haar矩形特征；2）通过Adaboost算法选择最具判别力的特征组合；3）采用级联分类器结构快速排除非人脸区域。

随着深度学习发展，基于卷积神经网络(CNN)的方法逐渐成为主流。这类算法将人脸检测视为特殊的物体检测问题，典型代表包括MTCNN、RetinaFace等。它们通过多任务网络同时处理人脸检测、关键点定位等任务，准确率显著提升但计算量较大。

在实际应用中，OpenCV库提供的预训练模型仍是快速实现的首选方案。开发者可以通过简单的API调用获得基本检测能力，对于精度要求更高的场景则建议采用基于深度学习框架的解决方案。